Google AI SDK 대신 Vertex AI SDK를 사용하도록 마이그레이션


이 페이지에서는 모바일 또는 웹 앱의 Google AI 클라이언트 SDK에서 Firebase용 Vertex AI 클라이언트 SDK로 마이그레이션하는 방법을 설명합니다. Firebase용 Vertex AI SDK는 Apple 플랫폼 (Swift), Android (Kotlin 및 Java), 웹 (JavaScript), Flutter (Dart)에서 사용할 수 있습니다.

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Vertex AI를 사용하기 위해 마이그레이션해야 하는 이유

Google AI Studio 또는 Google AI SDK를 사용하여 Gemini API의 대체 버전을 사용해 보셨을 수도 있습니다. 하지만 Gemini API를 직접 호출하는 프로덕션 또는 엔터프라이즈급 모바일 및 웹 앱의 경우 Firebase SDK를 사용하여 Vertex AI Gemini API를 호출하는 것이 좋습니다.

모바일 및 웹 앱의 보안 기능

모바일 및 웹 앱의 경우 코드 (Gemini API 호출 포함)가 보호되지 않는 환경에서 실행되므로 보안이 중요합니다.

  • 기본적으로 Vertex AI Gemini API는 Google AI Gemini API와 같은 API 키가 아닌 Google Cloud IAM으로 승인됩니다. Firebase용 Vertex AI SDK를 사용하는 경우 Vertex AI Gemini API를 호출할 수 있습니다.

  • 모바일 및 웹 앱의 경우 승인되지 않은 클라이언트가 악용하지 못하도록 Gemini API와 프로젝트 리소스 (예: 조정된 모델)를 보호해야 합니다. Firebase 앱 체크를 사용하면 모든 API 호출이 실제 앱에서 비롯되었는지 확인할 수 있으며 이 기능은 Firebase용 Vertex AI SDK를 사용하는 경우에만 사용할 수 있습니다.

모바일 및 웹 앱을 위해 설계된 생태계

Firebase는 모바일 및 웹 앱 개발을 위한 Google 플랫폼입니다. Firebase용 Vertex AI SDK를 사용한다는 것은 앱이 풀 스택 앱 및 개발자의 니즈에 집중하는 생태계에 있음을 의미합니다. 예를 들어 다음 작업을 하도록 설정되어 있습니다.

  • Firebase용 Cloud Storage를 사용하여 멀티모달 요청에 대용량 파일을 포함하세요. 또한 열악한 네트워크 조건에서도 파일 업로드 및 다운로드를 처리하고 최종 사용자 데이터에 대한 보안을 강화해 주는 클라이언트 SDK를 활용할 수 있습니다. Firebase용 Cloud Storage 사용에 대한 솔루션 가이드에서 자세히 알아보세요.

  • 모바일 및 웹 앱용 데이터베이스 SDK(예: Cloud Firestore)를 사용하여 구조화된 데이터를 관리합니다.

  • Firebase 원격 구성을 사용하여 새로운 앱 버전을 출시하지 않고도 런타임 구성을 동적으로 설정하거나 (예: 위치) 앱의 값 (예: 모델 이름)을 바꿀 수 있습니다.

Vertex AI Gemini API의 기능

또한 Vertex AI Gemini API는 멀티모달 프롬프트 (특히 텍스트와 동영상 및 텍스트 및 오디오 입력)를 위한 더 많은 옵션 등 Google AI Gemini API와는 다른 다양한 기능을 제공합니다.

Google Cloud 문서에서 두 Gemini API 제품의 차이점에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다.

Google Cloud에서 Vertex AI를 사용할 때의 추가 이점

앱 및 워크플로에서 생성형 AI 사용이 발전함에 따라 생성형 AI 애플리케이션을 빌드하고 배포하기 위한 엔드 투 엔드 솔루션을 제공하는 플랫폼이 필요할 수 있습니다. Google Cloud는 앱 개발의 초기 단계부터 앱 배포, 앱 호스팅, 대규모의 복잡한 데이터 관리에 이르기까지 생성형 AI의 강력한 기능을 활용할 수 있는 포괄적인 도구 생태계를 제공합니다.

Google Cloud의 Vertex AI Platform은 효율성과 안정성을 위해 AI 모델의 사용, 배포, 모니터링을 간소화하는 MLOps 도구 모음을 제공합니다. 또한 데이터베이스, DevOps 도구, 로깅, 모니터링, IAM과의 통합은 전체 생성형 AI 수명 주기를 관리하는 종합적인 접근 방식을 제공합니다.

Google Cloud 문서에서 Vertex AI 사용 사례에 대해 자세히 알아보세요.

Firebase용 Vertex AI SDK로 마이그레이션

Firebase용 Vertex AI SDK로 마이그레이션하려면 세 가지 주요 단계가 필요합니다.

  1. 신규 또는 기존 Firebase 프로젝트를 설정하고 앱을 Firebase에 연결합니다.

  2. SDK 및 초기화 코드 (모델 이름 포함)만 변경하면 되는 코드베이스를 이전합니다. 실제로 Gemini API를 호출하는 코드는 수정할 필요가 없습니다.

  3. 사용하지 않는 API 키를 삭제하고 사용하지 않는 API를 사용 중지합니다.

1단계: Firebase 프로젝트 설정 및 Firebase에 앱 연결

Firebase에 이미 익숙하더라도 이 섹션을 검토하여 Firebase 프로젝트 및 앱이 Firebase용 Vertex AI SDK를 사용하도록 설정되어 있는지 확인하세요.

2단계: 코드베이스 이전

플랫폼별 안내를 보려면 앱의 플랫폼을 선택하세요.

Google AI SDK와 Firebase용 Vertex AI SDK는 두 플랫폼 간의 마이그레이션이 최대한 간단하도록 빌드되었습니다.

이전하려면 앱의 코드베이스에 통합할 SDK를 변경하고 서비스 및 생성 모델을 초기화하기만 하면 됩니다. 실제로 Gemini API를 호출하는 코드는 수정할 필요가 없습니다.

SDK 변경

Google AI

Firebase용 Vertex AI

초기화 변경

Google AI

Firebase용 Vertex AI

3단계: 사용하지 않는 API 키를 삭제하고 사용하지 않는 API 사용 중지

Google AI API 키를 더 이상 사용할 필요가 없으면 보안 권장사항을 따르고 삭제합니다. Google AI Studio의 API 키 섹션에서 Google AI API 키를 확인하고 삭제할 수 있습니다.

또한 Google AI Gemini API를 더 이상 사용하지 않는 경우 프로젝트에서 사용 중지하세요. Google Cloud 콘솔(generativelanguage.googleapis.com)에서 이 작업을 수행할 수 있습니다.

가능한 작업